如何在c中为给定的均值和方差生成高斯伪随机数？

概述我这里有一个代码,它产生的平均0f 1和std偏差为0.5的随机数.但是我如何修改这个代码,以便我能够确定任何给定均值和方差的高斯随机数？ #include <stdlib.h>#include <math.h>#ifndef M_PI#define M_PI 3.14159265358979323846#endifdouble drand() /* uniform distrib 我这里有一个代码,它产生的平均0f 1和std偏差为0.5的随机数.但是我如何修改这个代码,以便我能够确定任何给定均值和方差的高斯随机数？

#include <stdlib.h>#include <math.h>#ifndef M_PI#define M_PI 3.14159265358979323846#endifdouble drand()   /* uniform distribution,(0..1] */{  return (rand()+1.0)/(RAND_MAX+1.0);}double random_normal()  /* normal distribution,centered on 0,std dev 1 */{  return sqrt(-2*log(drand())) * cos(2*M_PI*drand());}int main(){  int i;  double rands[1000];  for (i=0; i<1000; i++)  rands[i] = 1.0 + 0.5*random_normal();  return 0;}

解决方法

I have a code here which generates random numbers having a mean 0f 1
and std deviation of 0.5. but how do i modify this code so that i can
denerate gaussian random numbers of any given mean and variance?

如果x是来自具有平均μ和标准偏差σ的高斯分布的随机变量,则αxβ将具有平均αμβ和标准偏差|α|σ.

实际上,您发布的代码已经进行了这种转换.它以随机变量开始,均值为0,标准差为1(从函数random_normal获得,实现Box–Muller transform),然后通过乘法将其转换为均值为1且标准差为0.5(在rands数组中)的随机变量加成：

double random_normal();  /* normal distribution,std dev 1 */rands[i] = 1.0 + 0.5*random_normal();

总结

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